深入剖析Kubernetes | 完结

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Kubernetes 原来可以如此简单

容器基础知识详解
从 0 搭建 Kubernetes 集群
剖析 Kubernetes 的核心特性
掌握基于 Kubernetes 的容器编排
帮你逐层理清容器背后的技术本质与设计思想,并结合对其核心特性的剖析与实践,加深你对容器技术的理解。

容器基础知识详解
从 0 搭建 Kubernetes 集群
剖析 Kubernetes 的核心特性
掌握基于 Kubernetes 的容器编排

过去几年,以 Docker、Kubernetes 为代表的容器技术已发展为一项通用技术,BAT、滴滴、京东、头条等大厂,都争相把容器和 K8S 项目作为技术重心,试图“放长线钓大鱼”。

但容器技术本身偏向运维,namespace 资源隔离、cgroups 资源限制等概念,对开发者来说,理解起来比较困难。尤其在实施 K8S 落地时,总有一些问题被反复提及,比如:

  • 为什么容器里只能跑“一个进程”?
  • 之前一直用的某个 JVM 参数,在容器里怎么不好使了?
  • 为什么 Kubernetes 不能固定 IP 地址?容器网络连不通,该如何 Debug?
  • K8S 中 StatefulSet 和 Operator 到底什么区别?PV 和 PVC 又该怎么用?

这些问题的答案和原理并不复杂,但很难一两句话解释清楚。因为容器技术涉及操作系统、网络、存储、调度、分布式原理等方方面面的知识,是个名副其实的全栈技术。

而其技术体系里那些“牵一发而动全身”的主线,比如 Linux 进程模型对容器本身的重要意义,“控制器”模式对整个 K8S 项目提纲挈领的作用等等,不会详细展现在 Docker 或 Kubernetes 官方文档中,但它们才是掌握容器技术体系的精髓所在,这也是张磊的《深入剖析 Kubernetes》专栏的核心内容。

本专栏共包括如下四大模块:

1. “白话”容器技术基础:用饶有趣味的解说,梳理容器技术生态的发展脉络,讲述容器技术的来龙去脉与实现原理,让你知其然,并且知其所以然。

2. Kubernetes 集群的搭建与实践:以浅显易懂的语言,讲述 Kubernetes 集群背后的原理,并从 0 开始搭建一套 Kubernetes 集群,带你领略 Kubernetes 集群的“一键安装”。

3. 容器编排与 Kubernetes 核心特性剖析:这个模块从分布式系统设计的视角出发,归纳出这些特性中体现出来的普遍方法,然后再逐一阐述 Kubernetes 项目关于编排、调度和作业管理的各项核心特性。

4. Kubernetes 开源社区与生态:磊哥会带你思考如何同团队一起平衡内外部需求,逐渐成为社区中不可或缺的一员。

深入剖析 Kubernetes

深入剖析 Kubernetes

 

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    可被监控和观测是我们开发软件时必须考虑的一环。优秀的软件,一定是考虑了各类故障的发现和应对手段的,因此它们都内置了监控数据的暴露方法,用户可以对其进行观测,了解其健康状况,及时感知系统出现的问题。

    随着时代的发展,监控也从最开始的一句话需求——及时感知系统出现的问题,发展到了希望预知问题,并且可以洞察业务经营数据,越来越多的诉求让我们逐渐意识到监控的重要作用。

    比如:

    通过监控我们可以了解数据趋势,知道系统在未来的某个时刻可能出问题,预知问题。
    通过监控我们可以了解系统的水位情况,为服务扩缩容提供数据支撑。
    通过监控我们可以给系统把脉,感知到哪里需要优化,比如一些中间件参数的调优。
    通过监控我们还可以洞察业务,提供业务决策的数据依据,及时感知业务异常。
    因此,优秀的软件,一定会暴露完备的监控指标,或者用现在时髦的话讲,优秀的软件一定是可观测的。

    就拿我们常见的数据库中间件来说,你会发现虽然大家的指标暴露方式不同,但没有哪个是缺失监控能力的。

    监控领域相关的产品很多,监控数据采集器有 Telegraf、Grafana-agent、Datadog-agent、Categraf、Prometheus 生态的各种 Exporters,时序数据库有 M3DB、VictoriaMetrics、Thanos、InfluxDB、TimescaleDB 等,监控系统有 Zabbix、Open-Falcon、Prometheus、Nightingale 等,整个监控技术体系非常庞杂。

    不同的监控目标应该选用哪个采集器?机器、中间件、数据库、应用程序分别应该怎么监控?应该着重关注哪些指标?时序数据量很大,应该选用什么样的存储?作为一个公司级的基础设施,需求各异,选用哪一款系统更便于扩展?

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